什么是 GAN？
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）是一种深度学习框架，通过生成器与判别器的博弈来生成高质量数据。其核心思想是让两个神经网络相互竞争，最终达到数据生成与真实数据难以区分的效果。
📌 典型应用场景
- 🖼️ 图像生成：如人脸、艺术画作等（点击查看案例）
- 🎨 风格迁移：将一张图片的风格应用到另一张图片上
- 📊 数据增强：为训练集生成额外数据以提升模型泛化能力
- 📚 文本到图像：根据描述生成对应视觉内容
🧩 技术原理简图
📚 推荐学习路径
- 入门教程：GAN基础概念解析
- 实战代码：PyTorch实现DCGAN
- 高级应用：CycleGAN图像风格转换
⚠️ 注意事项
📌 提示：如需了解GAN在医疗影像领域的应用，可参考GAN医疗应用专题